计算两个日期间的天数差

求解TSP问题的算法-for TSP algorithm

一个解决龟兔赛跑爬山问题的算法，仅供参考。-a solution of the race between climbers algorithm, for reference purposes only.

加入度数的基频信息提供给LP系数允许重构语音信号的音频版本。唱片用于表示语音的频谱特性。所提出的谈话涵盖线性预测模型向前在时间上与预测平稳随机过程的值的问题，涉及任一者或，在时间上落后被称为前向和后向预测。我将讨论线性预测分析，并与适用于语音处理分析相关的基本问题的基本原则。

本文详细介绍了采用遗传的计算机程序的执行 在寻求最佳讲座时间表发电机的算法 （气）。遗传算法理论是 覆盖着重点是雇用非遗传算子少完全编码系统。 此外探讨了领域的自动化的时间表。时间表被解释作为， 从根本上讲，日程安排放在它的约束。该程序，在 C 中写入 采用了更快地演化的修复战略。在简化的大学时间表 它一贯演变违反约束的问题免费的时间表。影响 改变的突变率和人口规模进行了测试。它是见过可能是遗传算法 通过修复策略，进一步将纳入改进和随时可扩展到 完整的时间表问题。附录包括整个源代码，该代码。

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

处理对象是复数矩阵。利用c#语言，定义了复数矩阵类，同时实现复数矩阵奇异值分解svd、计算其自协 方差矩阵、复矩阵求逆的全选主元高斯－约当法等矩阵运算。该类复数矩阵的运算，在一些算法中经常用到。

matlab的可执行程序-Matlab executable

也称“点灯游戏”。9×9的矩阵中，每选择一个元素，它与其上下左右共5个元素都会由1变为0、或是由0变为1。将所有元素变为1则胜利。本源码使用命令行界面实现这一功能，一方面支持用户手动操作游玩，另一方面给出了算法来自动解决这一问题。

使用折线对任意多边形进行分割（不包括掏空多边形）

基于深度优先搜索的构造数独的算法，没有界面  ，程序实在控制台运行的